Прогнозирование долгосрочных результатов лечения диабетического макулярного отека с использованием генеративно-состязательной сети
Исследование направлено на использование генеративно-состязательных сетей (GAN) для анализа изображений оптической коэрентной томографии (OCT) с целью прогнозирования результатов лечения диабетического макулярного отека после длительного лечения.
Методы
Глаза с диабетическим макулярным отеком (ДМО) (n = 327) из случайного контролируемого исследования прошли лечение антиваскулярным эндотелиальным фактором роста (VEGF) каждые 4 недели в течение 52 недель. Модели GAN обучались генерировать вероятные изображения OCT после лечения с использованием различных комбинаций входных изображений.
Результаты
Различные модели GAN показали положительное предиктивное значение, чувствительность, специфичность и каппа для остаточной жидкости и твердых экссудатов после длительного антивегф-лечения ДМО. Модели, обученные с дополнительными входными изображениями на 4 и 12 неделях, показали улучшенную производительность.
Выводы
Модели GAN имеют потенциал прогнозировать остаточную жидкость и твердые экссудаты после длительного антивегф-лечения ДМО.
Трансляционная значимость
Внедрение моделей GAN может помочь выявить потенциальных нереагирующих на лечение, тем самым облегчая планирование управления этими глазами.
Клинические испытания и искусственный интеллект в здравоохранении
Клинические испытания являются важными для разработки безопасных и эффективных методов лечения. Наша платформа, DocSym, основанная на искусственном интеллекте, объединяет стандарты МКБ-11, клинические протоколы и исследования, предоставляя врачам легкодоступную базу знаний.
В современной среде здравоохранения оптимизация операций имеет важное значение. Наши мобильные приложения поддерживают планирование, мониторинг лечения и телемедицину, что упрощает управление уходом за пациентами и расширение услуг в цифровом формате.
Используя искусственный интеллект, клиники могут улучшить рабочие процессы, результаты лечения пациентов и сократить бумажную работу. Узнайте больше о том, как мы можем помочь на aidevmd.com.
Как усилить онлайн-присутствие клиники
В сфере здравоохранения клинические исследования играют ключевую роль, не только продвигая медицинские инновации, но и формируя репутацию медицинских учреждений. Важным аспектом в достижении онлайн присутствия является видимость в интернете. Эффективная стратегия в поиске Яндекса и Google позволяет вашей клинике выделиться среди конкурентов, снижая при этом стоимость привлечения каждого пациента.
Основу успешной оптимизации составляет количество контента, правильный выбор ключевых слов и и нацеленность на регион и должны точно соответствовать запросам целевой аудитории.
Если вас интересуют конкретные решения для усиления онлайн присутствия, наша платформа предлагает готовые инструменты, включая создание и оптимизацию контента, адаптированного под поисковые системы. Готовый медицинский сайт и мобильное приложение здесь. Подробнее об этом вы можете узнать, связавшись с нами через Telegram тут.
